滤波降阶和等效性操作的捷联惯导静基座精对准

推导了捷联惯导静基座精对准方程,阐明了精对准模型和机械编排之间的等效性操作原理,并进行了可观测性分析,以此给出了精对准简化模型实现的关键技术,通过舍去科氏力项,消除不可观测量,将犫系零偏转为狀系等效零偏估计,三个步骤改进了零速条件下的Kalman滤波自对准模型。试验结果表明,简化模型不仅使得模型大大简化,减轻了计算负担,加快了运行速度,并且保持了原有的快速收敛性和较高的估计精度,是一种优化的静基座精对准方法。     

方位大失准角的捷联惯导非线性快速对准研究

捷联惯性导航系统初始对准中,当方位失准角为大角度时,常规的基于一阶线性化的小角度惯导误差方程不能准确描述系统的误差传播特性,捷联惯导的初始对准可归结为非线性状态估计问题。针对方位大失准角情况,本文提出基于UKF的方位大失准角非线性快速对准方案,该方案增加陀螺信息作为新的观测量,可提高方位失准角的对准速度。仿真结果表明,本文所提出的方案能够适用于方位大失准角情况下的捷联惯性导航系统快速对准。     

GPS辅助激光陀螺捷联惯导系统动基座对准实验研究

对GPS辅助下的激光陀螺捷联惯导系统的动基座初始对准进行了实验研究。首先给出了车载SINS／GPS组合导航系统误差模型,然后利用Kalman滤波器对SINS和GPS的车载动基座实际测量数据进行了离线的半实物仿真。仿真结果表明,动基座对准能够在10分钟以内快速实现,但是达到的对准精度与静基座对准相比稍差。     

一种改进的UKF算法在捷联惯导初始对准中的应用

Unscented卡尔曼滤波具有精度高、稳定性好、实用性强等特点,因此UKF算法逐渐成为处理非线性滤波问题的有效方法和导航系统中数据处理与信息融合技术的研究热点。但是UKF具有计算量大、效率低等缺点,因此限制了UKF在实时导航中的应用。针对这一缺点,本文提出了一种改进的UKF算法,该算法可以减少UT变换中Sigma点的计算数量,从而提高运算效率;推导了改进的算法公式,给出了适合该算法的初始对准非线性模型,并分析了其精度,用实测数据进行了验证。结果显示,改进的UKF算法性能与传统UKF相当,但效率提升了40%左右。     

基于惯性系原理的动基座粗对准及其性能影响因素分析

捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)在进行导航解算前需要粗对准提供初始姿态角,载体受多种因素影响和制约,在微幅晃动或运动状态下,需要进行动基座粗对准.从惯性系对准原理出发,讨论了基于比力和速度矢量的两种动基座粗对准解算方案,分析了位置误差、速度误差、杆臂误差...     

基于小波变换和序贯抗差估计的捷联惯导初始对准

基于小波变换和三参数序贯抗差估计,提出了一种新的确定捷联惯导初始姿态的方法。利用静基座下的模拟数据对该方法进行了验证。结果表明,该方法能够保证捷联惯导在较短的时间内获得较高的对准精度。     

捷联惯导MATLAB／Simulink仿真实现

阐述了MATLAB/Simulink的主要特点,设计了基于MATLAB/Simulink的捷联惯性导航仿真模型,给出了仿真实例和分析结果,表明利用MATLAB/Simulink可以提高仿真效率。     

一类捷联惯导系统模糊内阻尼算法的改进

讨论了内阻尼网络对捷联惯导系统的影响,指出载体在导航系内的加速度直接影响系统精度;分析了相关文献模糊内阻尼算法的适用前提及局限性,并提出改进算法。首先利用载体解算的姿态和速度信息对载体系内加速度计输出信息进行相应坐标变换和补偿;而后采用固定点滤波对其进行消噪处理;最后将处理后的数据输入模糊判别器以判断捷联惯导系统的工作方式。仿真和试验结果显示,本文算法更能准确地判断载体运动状态。46h海上导航数据表明,本文算法能准确判断舰船状态而合理选择系统阻尼状态,使系统最大速度误差由2m/s提高到1m/s。     

无外观测信息的旋转捷联系统组合对准方法

针对旋转捷联系统组合对准过程中外设备与惯导系统信息更新频率不同步问题,该文提出一种无外观测信息的组合对准方法:简述了旋转调制型捷联惯导系统,采用数字高通滤波器提取了载体的瞬时速度,并利用谱条件数法计算出惯性测量单元静止和旋转状态下捷联系统的可观测度;然后将滤波提取的瞬时速度与惯导解算速度作差视为观测量进行卡尔曼组合对准。实验结果表明:无外观测信息的组合对准方法可以满足旋转捷联系统的对准需求。     

惯导系统横向坐标法导航性能研究

针对惯导系统横向坐标法,推导了惯导横向坐标系下的系统误差方程,通过求解静基座下的系统误差方程,研究了系统初始误差和惯性测量元件误差对基于横向坐标法的惯导系统的影响,在此基础上完成了系统误差仿真,并与地理经纬坐标解算方法进行比较。理论分析及仿真结果表明:横向速度误差、水平姿态误差为周期震荡型误差,位置误差和航向误差为随时间增长的积累型误差;横向坐标系法可以有效解决惯导地理经纬坐标解算方法的计算奇异和系统误差过大的问题。     

简化自协方差最小二乘噪声估计的SINS静基座初始对准

目的 研究了观测噪声统计特性未知的情况下,简化的自协方差最小二乘噪声估计方法在捷联惯性导航系统静基座初始对准中的应用。该算法采用迭代计算的策略,同时进行噪声估计和初始姿态修正,估计精度较高。通过数值方法对此算法的正确性和有效性进行了验证。     

大失准角的SINS/GPS组合对准算法研究

利用四元数误差方程和非线性滤波技术能较好地解决大失准角下SINS的空中对准问题。迭代滤波比扩展卡尔曼滤波能在更大程度上改善对准精度，但计算量大。针对此不足，本文基于扩展卡尔曼滤波的状态与偏差解耦算法具有较高数值效率和迭代滤波具有较高精度的特点，推导出了一种非线性滤波算法，并对基于加性四元数误差方程的SINS／GPS组合对准进行了数字仿真。仿真结果表明：该算法既具有迭代滤波的精度又比迭代滤波计算量小。     

自适应渐消卡尔曼滤波及其在SINS初始对准中的应用

卡尔曼滤波常常被用于惯性导航系统初始对准算法,其使用前提是对系统状态进行建模,从而得到比较准确的系统噪声和观测噪声统计特性。在模型失配和观测噪声干扰的情况下,常规卡尔曼滤波会出现精度下降甚至发散,从而影响初始对准精度。针对这一问题,提出了一种新型渐消卡尔曼滤波算法,引入了多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,设计了基于新息向量统计特性的滤波状态χ2检验条件,使渐消因子的引入时机更加合理,算法的自适应性得到增强。将改进的卡尔曼滤波算法应用到惯性导航系统的初始对准问题中,仿真试验和实测数据试验结果表明,与常规渐消因子滤波算法相比,新算法可以有效提高滤波精度及鲁棒性。     

简化5级-CKF在SINS大失准角初始对准中的应用

针对大失准角情况下,利用3级-CKF进行SINS初始对准性能不高的问题,提出5级-CKF算法。在系统模型噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,推导了简化5级-CKF算法,步骤需要在Kalman滤波的基础上利用5级容积采样点对非线性状态方程的状态及其方差进行预测。采用SINS静基座初始对准仿真实验验证算法的有效性,结果表明:简化5级-CKF对任意失准角都是有效的,失准角较小时,3级-CKF和简化5级-CKF的对准精度和收敛速度性能相近,但简化5级-CKF的数值稳定性更高;失准角较大时,简化5级-CKF较3级-CKF具有更高的收敛速度和对准精度。     

利用特征点采样一致性改进ICP算法点云配准方法

针对传统迭代最近点算法(ICP)对点云初始位置要求高、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于特征点采样一致性算法改进ICP算法的点云配准方法.首先使用体素网格法采样,通过法向量邻域夹角特性提取特征点并建立快速点特征直方图(FPFH)进行特征描述;然后使用采样一致性算法(SAC-IA)粗配准计算出点云的初始...